Presentation

Le travail qui suit s’appuie sur cinq fichiers issus du projet SnpNet :
- strain.csv : nom des lignées utilisées et informe si elles sont contrôles ou non.
- individual.csv : informations de chaque drosophile : name, id, date, age, sex, user, strain_number.
- phenotype_data.csv : données phénotypiques obtenues à partir d’un logiciel et de films des coeurs disséqués.
- phenotype_data.csv_control_nooutliers.csv : même fichier que phenotype_data.csv, à ce près que les individus considérés comme outliers ont été retirés.
- phenotype_data.csv_date_correction.csv : correction journalière déduite des contrôles à appliquer aux données phénotypiques (à voir si on l’utilisera).

Construction d’un dataframe complet pour les analyses

Le contenu de presque tous les fichiers cités au-dessus a été compilé pour donner un dataframe au format long le plus complet possible quant aux drosophiles étudiées et aux valeurs recueillies. Le fichier phenotype_data.csv n’est pas concerné car on choisit de travailler avec les données sans outliers. Le fichier est stocké sous l’intitulé 01_DATA_raw. Nous ne nous intéressons pas aux données des drosophiles w1118 qui sont les contrôles, on recueille donc uniquement les lignées DGRP dans le fichier 02_DATA_dgrp

Le barplot ci-dessous représente le nombre d’individus par lignée et par âge.

Reproductions

Quelques lignées ont été répliquées. Excepté pour les lignées wild type, seul un des réplicat sera conservé : celui avec le plus grand nombre d’individus, et dans un cas d’égalité, celui dont la date d’expérimentation sera la plus proche de celle du deuxième âge étudié. Un dataframe “DATA_QC” est créé et les lignées qui ne seront finalement pas analysées sont indiquées par “dup” dans la colonne “QC”.

Le graphique ci-dessous montre les différents réplicats dans le lot d’individus étudiés, on peut voir qu’il s’agit exclusivement de duplicats. Le second barplot montre la nouvelle allure des individus par lignées lorsque les duplicats sont retirés.

## Chosen by date : dgrp310 dgrp317 dgrp405 dgrp406 dgrp850

Nombre de drosophiles suffisant

Pour chacun des phénotypes, seulement les lignées contenant plus de 8 drosophiles à chaque âge sont analysées. Si un phénotype n’a plus un nombre suffisant de lignées, il n’est pas analysé.
Le problème est que certaines lignées n’ont pas assez de drosophiles peu importe le phénotype (lignées en dessous de la ligne pointillée sur le graphique précédent). Ces lignées sont indiquées par “under” dans la colonne “QC2” de “DATA_QC”. Ce dataframe est visible dans le fichier exporté 03_DATA_FilterStrains.

## Strains with less than 8 drosophiles : dgrp818 dgrp859 dgrp409 dgrp42 dgrp911

Six lignées ont été retirées. Les données sont réorganisées pour obtenir des graphiques sans “trous”. En effet, ce même barplot sera présent au début de l’analyse de chaque phénotype, ce qui facilitera l’observation des lignées retirées pour chacun des phénotypes.

Voici la distribution des individus par lignées et par âge pour les 163 lignées restantes après retrait des individus “dup” et “under”. Ces données sont regroupées dans un nouveau dataframe qui sera la base de nos analyse : “DATA_Analysis” (visibles dans le fichier 04_DATA_Analysis).

Distribution des individus par phénotype

La distribution des individus par phénotype et par âge aide à visualiser quelles données ont été les plus dures à obtenir. Certaines jugées incorrectes (dues à une erreur technique par exemple) au premier regard ont été supprimées du fichier phenotype_data.csv dans une étude préalable.

On voit que le phénotype Pcent_DI_sup3 n’est plus représenté par aucun individu. Etant donné le faible nombre d’invididus pour certaines lignées, telle que Pcent_Long_DI, il serait statistiquement faux de les analyser.

Analyses

Les données de “DATA_Analysis” sont fractionnées selon chacun des phénotypes. A nouveau, nous ne souhaitons garder que les lignées ayant un minimum de 8 drosophiles à chaque âge. Un nouveau dataframe est créé pour chaque phénotype, nommé “DATA_Nomphénotype”, contenant les données après filtre des lignées. Les phénotypes avec moins de 80% des lignées restantes ne sont pas analysés.

Dans le cadre de l’analyse des données, la mad (mediane absolute deviation) est utilisée. La mad est à la médiane ce que le sd est à la moyenne, elle donne donc une information sur la dispersion des données. De manière plus concrête, voici comment elle est calculée :
1. La médiane d’un ensemble de données est déterminée : \(m\).
2. La différence de la valeur de chaque individu avec la médiane est ensuite calculée : \(xi-m\).
3. On prend la valeur absolue des différences et on détermine leur médiane : \(MED([ |xi-m| ]_{i=1:n})\).
Cette dernière valeur est la mad. En toute logique, elle a le même avantage que la médiane de ne pas tenir compte des outliers.

DI_on_Hp_Mean



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1526700, p-value = 3.125e-05 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 4942, p-value = 0.005531 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 375710, p-value = 4.251e-10 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4697535


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 7608, p-value = 0.09251 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 652930, p-value = 0.3203 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.07851265


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 885720, p-value = 0.001374 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho -0.2500293










DiastolicIntervals_Mean



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1212800, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 2009, p-value = 1.601e-14 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 413070, p-value = 4.581e-08 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4170354


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 3187, p-value = 1.135e-08 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 519040, p-value = 0.0006046 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2674731


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 286720, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.5953432










DiastolicIntervals_Median



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1194100, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 1837, p-value = 1.628e-15 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 430770, p-value = 3.127e-07 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3920523


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 2889, p-value = 5.382e-10 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 563420, p-value = 0.009029 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2048391


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 240340, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.6608027










DiastolicIntervals_StdDev



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1402900, p-value = 1.094e-15 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 3484, p-value = 1.863e-07 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 456740, p-value = 4.036e-06 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3553978


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 4016, p-value = 1.54e-05 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 502630, p-value = 0.0001867 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2906271


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 79926, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.8871995










DiastolicIntervals_StdDevOnMedian



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1623600, p-value = 0.2907 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 6433, p-value = 0.7788 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 494660, p-value = 0.0001018 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3018809


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 6747, p-value = 0.8084 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 528980, p-value = 0.001175 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2534447


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 113040, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.8404654










DiastolicMeanDiameter



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 84.5679 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1257600, p-value = 2.086e-12 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 6974, p-value = 1.381e-06 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 126050, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.7058553


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 5874, p-value = 0.01373 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 377040, p-value = 0.1618 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.1201579


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 359330, p-value = 0.05947 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.1614893










FractionalShortening



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 84.5679 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1136200, p-value = 0.0614 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 5432, p-value = 0.1298 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 213760, p-value = 6.598e-10 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.5011761


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 4120, p-value = 0.1929 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 411070, p-value = 0.636 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.04074804


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 487830, p-value = 0.1068 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho -0.1383641










Heartperiod_Mean



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1108800, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 1587, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 432010, p-value = 3.559e-07 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3902995


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 3184, p-value = 1.102e-08 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 560410, p-value = 0.007674 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2090928


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 283480, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.5999244










Heartperiod_Median



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1075400, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 1267, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 428130, p-value = 2.372e-07 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3957697


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 2436, p-value = 3.282e-12 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 546630, p-value = 0.003513 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.228535


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 322470, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.5449002










Heartperiod_StdDev



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1376800, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 3219, p-value = 1.552e-08 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 445300, p-value = 1.357e-06 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3715403


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 4003, p-value = 1.395e-05 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 534750, p-value = 0.0017 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.245307


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 97824, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.8619399










Heartperiod_StdDevOnMedian



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1570700, p-value = 0.007043 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 5586, p-value = 0.08963 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 504560, p-value = 0.0002155 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2879061


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 6174, p-value = 0.4752 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 535090, p-value = 0.001737 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2448244


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 147720, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.7915155










Heartrate_Mean



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 2238700, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 11741, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 451230, p-value = 2.405e-06 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3631713


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 8612, p-value = 0.0007757 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 565140, p-value = 0.009897 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.202406


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 402570, p-value = 1.36e-08 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4318428










Heartrate_Median



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 2242800, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 11767, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 439750, p-value = 7.836e-07 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3793731


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 8632, p-value = 0.0006869 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 559470, p-value = 0.00729 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2104194


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 420490, p-value = 1.045e-07 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.406555










Heartrate_StdDev



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1804100, p-value = 3.054e-06 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 8662, p-value = 0.0005712 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 484360, p-value = 4.483e-05 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3164117


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 8042, p-value = 0.01604 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 535530, p-value = 0.001787 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2441977


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 213380, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.6988488










Heartrate_StdDevOnMedian



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1522400, p-value = 2.45e-05 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 5073, p-value = 0.01061 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 460110, p-value = 5.507e-06 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3506388


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 5039, p-value = 0.008998 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 596280, p-value = 0.0441 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.1584578


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 308160, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.5650847










NormalizedIntervals_Mean



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1739100, p-value = 0.01156 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 7627, p-value = 0.08651 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 393330, p-value = 4.418e-09 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4448918


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 6388, p-value = 0.7217 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 551450, p-value = 0.00465 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2217353


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 253850, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.6417443










NormalizedIntervals_Median



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1806400, p-value = 3.381e-06 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 8307, p-value = 0.004355 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 413990, p-value = 5.082e-08 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4157341


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 7034, p-value = 0.47 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 568470, p-value = 0.01178 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.1977063


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 281820, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.60227










NormalizedIntervals_StdDev



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1630400, p-value = 0.4157 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 6039, p-value = 0.3473 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 434170, p-value = 4.447e-07 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3872511


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 5877, p-value = 0.226 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 496930, p-value = 0.0001212 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.29868


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 107790, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.8478776










NormalizedIntervals_StdDevOnMedian



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1559700, p-value = 0.00234 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 5646, p-value = 0.1103 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 459960, p-value = 5.429e-06 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.350859


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 5583, p-value = 0.08868 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 551650, p-value = 0.004705 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2214446


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 158300, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.7765951










SD_on_Median_Heartperiod



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1570700, p-value = 0.007043 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 5586, p-value = 0.08963 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 504560, p-value = 0.0002155 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2879061


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 6174, p-value = 0.4752 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 535090, p-value = 0.001737 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2448244


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 147720, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.7915155










SI_on_DI_Mean



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1789200, p-value = 4.057e-05 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 8234, p-value = 0.006349 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 374720, p-value = 3.681e-10 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4711592


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 7712, p-value = 0.06342 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 583200, p-value = 0.02442 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.176929


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 279770, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.6051631










SystolicIntervals_Mean



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 767830, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 313, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 332780, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.5303411


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 1757, p-value = 5.469e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 642180, p-value = 0.2354 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.09368424


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 332020, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.5314137










SystolicIntervals_Median



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 741920, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 390, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 371460, p-value = 1.574e-10 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4757554


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 2369, p-value = 1.472e-12 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 681090, p-value = 0.6242 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.03877298


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 456860, p-value = 4.08e-06 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3552312










SystolicIntervals_SI_on_Hp_Mean



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1789000, p-value = 4.173e-05 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 8205, p-value = 0.007347 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 370600, p-value = 1.987e-10 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4769653


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 7618, p-value = 0.08931 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 643820, p-value = 0.2472 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.09137251


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 543470, p-value = 0.00291 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2329919










SystolicIntervals_StdDev



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1505600, p-value = 1.569e-06 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 4424, p-value = 0.000272 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 521430, p-value = 0.0007115 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2641029


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 3934, p-value = 8.196e-06 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 557000, p-value = 0.006362 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2139025


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 40750, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.9424891










SystolicIntervals_StdDevOnMedian



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1668800, p-value = 0.7337 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 5692, p-value = 0.1285 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 563300, p-value = 0.008973 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2050056


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 4565, p-value = 0.0006621 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 570010, p-value = 0.01275 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.1955414


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 39180, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.9447048










SystolicMeanDiameter



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 84.5679 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1215400, p-value = 2.254e-07 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 6456, p-value = 0.0002034 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 151430, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.646635


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 5599, p-value = 0.061 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 417170, p-value = 0.7583 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.02652989


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 352030, p-value = 0.03699 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.1785241










Total_DI_Time



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1583300, p-value = 0.0173 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 5762, p-value = 0.1606 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 414580, p-value = 5.432e-08 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4148958


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 7075, p-value = 0.4289 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 767100, p-value = 0.2956 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho -0.08261109


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 916720, p-value = 0.0001579 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho -0.2937828










Total_SI_Time



Ci-dessous est affiché le barplot des lignées restantes après le second filtre. Il reste 100 % des lignées de DATA_Analysis.

Les boxplots suivants sont les valeurs du phénotype étudié pour les individus de chaque lignée, ces dernières étant ordonnées selon leur médiane. Le premier graphique est pour l’âge 1, le second pour l’âge 4.

Les valeurs phénotypiques de tous les individus sont maintenant organisées en fonction des âges, sans un regard à la lignée, afin de voir si on a une tendance générale.

Un premier test de Wilcoxon est appliquée à ces données. Si la p-valeur est inférieure à 0.05, cela signifie que les deux populations (age1, age4) ont des moyennes significativement différentes et ne suivent donc pas une même distribution. Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: value by age W = 1796800, p-value = 1.392e-05 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


MEDIANE


Ici, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les médianes des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux médianes des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: median by age V = 8472, p-value = 0.001765 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphiques suivants sont issus de la différence de la médiane âge 4 moins celle de l’âge 1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la médiane.

Coefficient de correlation de Spearman pour la médiane. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmedian\(median1 and dfmedian\)median4 S = 358920, p-value = 2.388e-11 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.4934522


MAD


De même que pour la médiane, on ne travaille plus avec les individus mais avec les lignées. Les mad des lignées pour les deux âges ont été calculées et mises sous forme d’un boxplot comparable avec le précédent, il nous permet de voir la tendance générale ainsi que les lignées ayant un comportement extrême, qui ont été labellisées.

Le test de Wilcoxon a maintenant été appliqué aux mads des lignées pour l’âge 1 et l’âge. On a pu faire dans ce cas-ci aussi un test paired. Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: mad by age V = 8094, p-value = 0.01259 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Les graphique suivant sont issus de la différence de la mad âge 4 moins celle de l’âge1, et représentent les mêmes données sous des formes différentes. Les lignées du graphique de droite ont été ordonnées suivant cette différence.

Ci-dessous, on voit la correlation entre l’âge 1 et l’âge 4 pour la mad.

Coefficient de correlation de Spearman pour la mad. Spearman’s rank correlation rho

data: dfmad\(mad1 and dfmad\)mad4 S = 598120, p-value = 0.04772 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.1558638


CORRELATION MEDIANE MAD


La corrélation médiane mad affichée ci-dessous est en réalité la corrélation de la différence médiane4 - médiane1 et de la différence mad4 - mad1 pour chacune des lignées.

Coefficient de correlation de Spearman pour la correlation médiane mad. Spearman’s rank correlation rho

data: mgmedmad\(diff.median and mgmedmad\)diff.mad S = 548400, p-value = 0.003898 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.2260314










Summary


Percent of remaining strains


Percentage of remaining strains : Under 80%, phenotypes have not been studied
phenotypes valid_strain
DI_on_Hp_Mean 100.00
DiastolicIntervals_Mean 100.00
DiastolicIntervals_Median 100.00
DiastolicIntervals_StdDev 100.00
DiastolicIntervals_StdDevOnMedian 100.00
DiastolicMeanDiameter 84.57
FractionalShortening 84.57
Heartperiod_Mean 100.00
Heartperiod_Median 100.00
Heartperiod_StdDev 100.00
Heartperiod_StdDevOnMedian 100.00
Heartrate_Mean 100.00
Heartrate_Median 100.00
Heartrate_StdDev 100.00
Heartrate_StdDevOnMedian 100.00
NormalizedIntervals_Mean 100.00
NormalizedIntervals_Median 100.00
NormalizedIntervals_StdDev 100.00
NormalizedIntervals_StdDevOnMedian 100.00
Pcent_Long_DI 4.32
Pcent_Long_SI 0.00
SD_on_Median_Heartperiod 100.00
SI_on_DI_Mean 100.00
SystolicIntervals_Mean 100.00
SystolicIntervals_Median 100.00
SystolicIntervals_SI_on_Hp_Mean 100.00
SystolicIntervals_StdDev 100.00
SystolicIntervals_StdDevOnMedian 100.00
SystolicMeanDiameter 84.57
Total_DI 66.67
Total_DI_Time 100.00
Total_SI 66.67
Total_SI_Time 100.00

Extrem strains


La table qui suit montre les lignées qui ont des comportements extrêmes au moins deux fois dans le cas de la médiane ou de la mad, ce pour chaque âge. Ce tableau ne parle pas des différences de médiane et de mad, qui seraient tout aussi intéressantes à répertorier, mais pour le GWAS.

Les heatmap suivante montrent les données du tableau sous un autre format, si les lignées étaient considérées comme extrêmes pour le phénotype x à la médiane âge 1 par exemple, on les retrouve en couleur sur le premier graphique. Les données ont ensuite été clusterisées.

Heatmap


Les deux heatmap suivante représente la différence médianne 4 - 1 pour les phenotypes étudiés. Le souci est que 3 des phénotypes présentent que 84% des lignées du fichier utilisé, il y aura donc des données manquantes. Les deux graphiques correspondent à deux stratégies pour palier à ceci.
Première proposition : On enlève les lignes avec des données manquantes, on traite donc les 29 phénotypes avec 138 observations.

Deuxième proposition : Les phénotypes avec des données manquantes sont enlevés, on traite donc 26 phenotypes mais avec les 163 observations.



On fait de même avec la mad.
Première proposition : On enlève les lignes avec des données manquantes, on traite donc les 29 phénotypes avec 138 observations.

Deuxième proposition : Les phénotypes avec des données manquantes sont enlevés, on traite donc 26 phenotypes mais avec les 163 observations.